插入排序

本文通过类比打扑克牌的场景,详细介绍了插入排序算法的工作原理。从首个元素开始,逐一比较并插入新元素到已排序序列的正确位置,通过具体实例展示了排序过程。使用Go语言实现了插入排序算法。

简介

Insertion Sort 和打扑克牌时,从牌桌上逐一拿起扑克牌,在手上排序的过程相同。

举例:

Input: {5 2 4 6 1 3}。

首先拿起第一张牌, 手上有 {5}。

拿起第二张牌 2, 把 2 insert 到手上的牌 {5}, 得到 {2 5}。

拿起第三张牌 4, 把 4 insert 到手上的牌 {2 5}, 得到 {2 4 5}。

以此类推。

算法

  1. 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序
  2. 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描
  3. 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置
  4. 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
  5. 将新元素插入到该位置后
  6. 重复步骤2~5

示意图

在这里插入图片描述

例子

使用go实现

func insertionSort(arr []int) []int {
	for i := 1; i < len(arr); i++ {
		item := arr[i]
		j := i - 1
		for ; j >= 0 && (arr[j] > item); j-- {
			arr[j+1] = arr[j]
		}
		arr[j+1] = item
	}
	return arr
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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